本人华五本硕电子信息专业，计算机视觉方向。本科阶段行情好一心想去互联网，想着水个研究生再去挣钱。本科毕业观察到互联网下坡路，转头准备选调，参与实习后也不太喜欢，最后转向央国企求职/读博。研二下找实习阶段随大流跟着同门一起投互联网，由于之前准备读博，有几篇论文在投，就把之前做的工作整合了一下，做了简历海投，历经几个大厂的多轮面试，最后也比较幸运的拿到了基本所有的大厂算法岗，有的是AIGC 有的是视觉。最后去了阿里实习拿了转正。秋招三手抓选手，凭着实习和论文集邮了算法多个ssp（虽然最后都没去），也考了选调（央选、江苏名优），面了一堆央国企（电网、银行、运营商），目标都是江浙沪base, 所以都基本是省分和南京上海杭州。回顾秋招，整理了以下的面经和八股供参考，如果你也有类似的选择或者困惑，也可以向我咨询交流，待遇、强度、氛围或多或少都有了解。总的来说，秋招不易，也没有所谓最好的选择。尽力而为，和自己和解最重要！

面经概括

总体依托于对项目深挖，一般一小时左右，面试官觉得时间还剩很多或者对项目不感兴趣，会出算法题让现场手撕，或者连着问八股。所以其他方面准备不足的话，项目是最核心的面试谈资，可以弥补自己的不足！

反问环节，可以多问问他们刚才问的问题期待的答案是什么，他们在做的是什么业务，技术栈有哪些，没过的话积累经验，过了的话方便准备下一轮面试！

项目方面，可以做一个精美的PPT在面试时主动展示，把握住面试的主导机会，引导面试官提问！

阿里系

淘天 AIGC图像算法面经

一面（50min）

八股：

1、gan和diffusion区别

2、diffusion优劣常见的采样方式及原理ddim dpm++ lcm turbo

3、sdxl相比sd的改进 详细分析每个部分的改动意图

4、开放问题 sora diffusion3看法 如何训练达成精准文字生成？

项目：

问了一大堆项目，三十分钟左右，问得很细，会结合项目问相关算法原理

为什么要用这些方法、这些模块?

项目要实现的效果？与现有别的方法的不同？能落地吗？

二面（60min）

搜索推荐算法背景面试官 没问项目 没问八股

伯乐系统现场出了个统计结点热度的题，类似于同时有很多条数据输入，如何处理能提高接收处理效率。开放题，无标准答案，展示能力即可，会多少写多少，展现思路就行。

三面（50min）

P9主管面 整体问的更宏观。

先问项目，要解决的问题是什么，能否落地，能应用到哪些场景，具体细节不会问的太深入，主要集中在能否落地，能带来什么价值。

会围绕他们团队自身的业务方向结合项目拷打，他们是做淘宝直播穿搭推荐的，就会从你的项目出发，去结合他们的方向问一些开放式问题，考察你的思路，同时获得一些灵感。

蚂蚁数字人视觉算法面经

一面：

1. 项目拷打 半小时

2. 有没有关注过最新的的三维重建与SLAM结合的工作，评价一下他们的工作

3. 高斯重建的主要误差来自于哪里

4. MVS点云采样和NeRF点云采样你认为哪个更好，为什么

5. 高斯代码里的一些细节（比如高斯球占据的tile近似计算等等）

6.  代码题 问了我用pytorch/cuda处理四线性插值的问题，不用写具体的，说思路还有给一个基本的伪代码

二面：

让我谈谈对数字人的理解 其潜在的应用价值 未来的构想

高德地图 算法面经

一面：

一小时，拷打transformer

你怎么理解AIGC？

讲一下transformer

transformer和cnn的区别

transformer中embeding怎么做的

位置编码你了解哪些形式

三角函数位置编码有哪些好处，旋转位置编码呢

position embeding 和input怎么融合的

多头注意力相比单头优势，encode的时候多头会做融合吗？还是什么时候做融合？